基于图像处理的的森林火灾监测技术涉及到计算机视觉技术、数字图像处理、模式识别和人工智能等多门学科的知识。本文结合这些学科的知识，通过对森林火灾图像进行分析及对比，定位并验证森林火灾图像的疑似火焰区域，并提出定义疑似火焰区域的一系列特征信息，同时将其用于疑似火焰区域的分类与识别，最后设计并实现了一个基于图像处理的森林火灾监测系统。本文设计的基于图像处理的森林火灾监测系统包括森林图像信息采集、图像预处理及兴趣区域分割提取、疑似火焰区域特征提取和识别四个部分内容。论文首先对本系统的开发平台Delphi7.0涉及的关键技术及图像信息采集时所需要的硬件设备做了简要介绍，并对系统中的各功能模块进行了展开和简要介绍，接着对系统中所包含的四部分内容中所涉及到的相关技术及具体实现过程分别做了详细阐述。在森林火灾图像预处理部分主要介绍了一些图像增强技术，包括森林火灾图像灰度拉伸、滤波等，针对疑似火焰区域的分割提取，本文主要通过分析疑似火焰区域在五种颜色空间（RGB、HSV、HLS、HIS和CMYK）的各分量分布情况，并将四种分割方法（改进型一维Otsu分割法，改进型二维Otsu分割法，基于CMKY颜色分量的双峰分割法和基于改进型Meanshift的双峰分割法）在这五种颜色空间的分割结果进行对比分析，最终得出了一种最适宜森林火灾图像分割的算法。疑似火焰区域特征提取部分，分析了疑似火焰区域特征提取的多种算法，主要涉及一、二、三阶颜色矩特征、圆形度特征和矩形度特征，比较了它们在疑似火焰分类识别中的影响效果，并在此基础上提出了将各种特征进行融合的设计思路。针对疑似火焰识别技术，本文分析了模板匹配和贝叶斯两种常用的火灾分类算法，提出并实现了基于AdaBoost的森林火灾快速识别法，在实现过程中重点研究了算法中弱分类器数量对分类器误差的影响，并最终确定弱分类器数量的最佳参数，同时提出了将遗传算法用于疑似火焰区域的初定位分析，进一步运用信息熵理论对疑似火焰进行精确校验，结合疑似火焰不同特征对文中着重研究的两种识别方法与两种常用识别方法的结果从识别率及运算效率两个角度进行了比较。本文综合系统中各环节得出的最优算法对森林火灾图像进行了有效的识别，结果表明本文研发的森林火灾识别系统具有较高的识别效率、较快的识别速度、较低的误报率、较强的抗干扰能力，对林火的识别及监测具有一定的实际意义。